Defesa Mestrado: Modelo aditivo para dados longitudinais binários

A crescente complexidade das pesquisas conduzidas em diversas áreas, tem gerado dados com estruturas complexas que, demandam cada vez mais métodos estatísticos sofisticados para responder adequadamente às questões de investigação. Através da aplicação de um modelo de regressão aditivo para a intensidade dos eventos recorrentes, espera-se compreender melhor a dependência estatística representada por uma heterogeneidade natural não observada ou em termos da real influência causal da história desses eventos.  Dentre as metodologias empregadas com fundamentação teórica no modelo aditivo de Aalen, destacam-se os modelos dinâmicos e de fragilidade mostrando as especificidades de cada uma das abordagens. Assim foi possível compreender as fontes de dependência estatística:  heterogeneidade natural não observada e a real influência causal da história desses eventos através do uso de ambas metodologias. Dentre os aspectos positivos, destacam-se o uso de covariáveis tempo-dependentes bem como a base teórica de martingal flexibilizando os métodos de inferência estatística. Uma das desvantagens do uso da abordagem dinâmica é a limitação da ocorrência de um certo número de eventos prévios de forma a viabilizar a predição. Apesar do estudo de simulação ter  indicado uma boa performance em relação a estimação dos parâmetros do modelo aditivo de Aalen com fragilidade, o método utilizado considerou um parâmetro comum para representar a associação existente entre os mesmos indivíduos de um mesmo agregado bem como a heterogeneidade entre diferentes agregados; fragilidade compartilhada.  As potencialidades do uso dessas metodologias foram exploradas através da análise de três estudos longitudinais conduzidos para avaliar o impacto do programa de saneamento ambiental na ocorrência de diarreia infantil em áreas na cidade de Salvador.